完成「在 Google Cloud 使用機器學習 API」課程，即可獲得進階技能徽章。本課程說明以下機器學習和 AI 技術的基本功能： Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
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完成使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列知識與技能：運用 Dataprep by Trifacta 建構連至 BigQuery 的資料轉換 pipeline； 使用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 建構「擷取、轉換及載入」(ETL) 工作負載， 以及使用 BigQuery ML 建構機器學習模型。
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完成 在 Google Cloud 實作 DevOps 工作流程 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：建立與管理 Git 存放區、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 發布、管理和調度 Deployment， 以及建立 CI/CD 管道，自動建構容器映像檔與執行 GKE 部署作業。
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完成「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型，並根據資料進行預測。
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完成透過 Google Cloud 建構網站技能徽章課程，即可獲得入門級技能徽章。 本課程以 Get Cooking in Cloud 系列影片為基礎， 涵蓋以下主題：在 Cloud Run 部署網站在 Compute Engine 託管網頁應用程式在 Google Kubernetes Engine 建立、 部署及擴充網站使用 Cloud Build 將單體式應用程式遷移至微服務架構
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完成「為 Looker 資訊主頁和報表準備資料」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：可篩選、排序和 pivot 資料、合併不同的 Looker 探索結果， 還能使用函式和運算子建構 Looker 資訊主頁和報表，取得資料分析結果和圖表。
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只要修完「在 Google Cloud 設定應用程式開發環境」課程，就能獲得技能徽章。 在本課程中，您將學會如何使用以下技術的基本功能，建構和連結以儲存空間為中心的雲端基礎架構：Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。
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完成「在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器， 以及設定網路和應用程式負載平衡器。
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在 Google Cloud 使用機器學習 API
Earned Oct 2, 2021 EDT
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程
Earned Sep 30, 2021 EDT
在 Google Cloud 實作 DevOps 工作流程
Earned Sep 28, 2021 EDT
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Sep 26, 2021 EDT
透過 Google Cloud 建構網站
Earned Sep 26, 2021 EDT
為 Looker 資訊主頁和報表準備資料
Earned Sep 22, 2021 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned Sep 22, 2021 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Sep 20, 2021 EDT